基于數(shù)據(jù)挖掘的航運(yùn)市場(chǎng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及研究.pdf

1、本論文的航運(yùn)市場(chǎng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)是結(jié)合中遠(yuǎn)集團(tuán)的重點(diǎn)科研項(xiàng)目——“航運(yùn)企業(yè)決策支持系統(tǒng)”的科研實(shí)踐來完成的，功能在于為決策的制定者提供各種重要的經(jīng)濟(jì)參數(shù)和有關(guān)因素未來發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，從而有效地把握航運(yùn)市場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)。這對(duì)于提高企業(yè)的市場(chǎng)應(yīng)變力和綜合競(jìng)爭(zhēng)力，提高企業(yè)的管理效率和經(jīng)濟(jì)效益，均起到重要的作用。 論文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘理論及其應(yīng)用，并著重對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的兩種重要方法——粗糙集理論和自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(簡(jiǎn)稱ANFIS)進(jìn)行了概述。

2、然后根據(jù)粗糙集理論在屬性約簡(jiǎn)方面的優(yōu)勢(shì)和ANFIS的無限逼近能力，提出了粗糙集與ANFIS相結(jié)合的數(shù)據(jù)挖掘算法，闡述了該算法的應(yīng)用流程，并以干散貨市場(chǎng)運(yùn)價(jià)指數(shù)的預(yù)測(cè)為例對(duì)這一方法進(jìn)行了仿真研究，誤差曲線及預(yù)測(cè)結(jié)果表明該方法是可行的。最后根據(jù)航運(yùn)市場(chǎng)預(yù)測(cè)內(nèi)容和企業(yè)需求，設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)挖掘的航運(yùn)市場(chǎng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的總體框架和體系結(jié)構(gòu)，詳細(xì)的探討了系統(tǒng)后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)和各個(gè)功能模塊的具體實(shí)現(xiàn)，并對(duì)應(yīng)用開發(fā)中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。 本論

3、文研究設(shè)計(jì)的基于數(shù)據(jù)挖掘的航運(yùn)市場(chǎng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，主要包括用戶管理、航運(yùn)市場(chǎng)信息、航運(yùn)市場(chǎng)預(yù)測(cè)、航運(yùn)企業(yè)信息和船舶市場(chǎng)信息五大模塊，用于實(shí)現(xiàn)航運(yùn)市場(chǎng)相關(guān)信息的添加、修改、刪除、查詢、預(yù)測(cè)、報(bào)表等功能。在航運(yùn)市場(chǎng)預(yù)測(cè)這一模塊里，突破傳統(tǒng)的航運(yùn)市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到這一研究領(lǐng)域，旨在通過對(duì)航運(yùn)企業(yè)原有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，應(yīng)用本文中給出的粗糙集和ANFIS相結(jié)合的算法作為數(shù)據(jù)挖掘算法，來進(jìn)行航運(yùn)市場(chǎng)的預(yù)測(cè)。并將整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的過程和挖掘